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Débute 1 July 2025 06:21

Se termine 1 July 2025

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Se lancer dans la science des données : rôles et parcours de carrière à l'ère de GenAI

Explorez comment l'Intelligence Artificielle Générative transforme les carrières en Science des Données, les compétences essentielles à développer, et les étapes pratiques pour lancer votre parcours dans ce domaine, quel que soit votre parcours.
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Aperçu

Explorez comment l'Intelligence Artificielle Générative transforme les carrières en Science des Données, les compétences essentielles à développer, et les étapes pratiques pour lancer votre parcours dans ce domaine, quel que soit votre parcours.

Programme

  • Introduction à la Science des Données et à l'IA Générative (GenAI)
  • Aperçu de la Science des Données
    Introduction à l'IA Générative (GenAI)
    L'impact de GenAI sur les carrières en Science des Données
  • Exploration des Rôles en Science des Données
  • Analyste de Données
    Ingénieur en Données
    Ingénieur en Apprentissage Automatique
    Scientifique en Données
    Chercheur en IA
    Parcours professionnels et transitions
  • Compétences et Outils Essentiels pour la Science des Données à l'Ère de GenAI
  • Langages de programmation : Python, R
    Manipulation et analyse de données : Pandas, SQL
    Cadres d'apprentissage automatique : TensorFlow, PyTorch
    Outils de visualisation de données : Tableau, Matplotlib
    Plateformes et outils cloud : AWS, Google Cloud, Azure
    Compétences douces : Résolution de problèmes, Communication, Collaboration
  • Compétences Spécifiques à GenAI
  • Compréhension des Modèles Génératifs
    Travail avec les GANs, VAEs, Transformers
    Considérations éthiques en IA
  • Étapes Pratiques pour Lancer Votre Carrière en Science des Données
  • Construire une base solide en statistiques et mathématiques
    Apprendre et maîtriser les outils et technologies clés
    Profiter des cours en ligne et bootcamps
    Construire un portfolio avec des projets et études de cas
    Réseautage et engagement communautaire
    Préparation aux entretiens en science des données
  • S'adapter à l'Évolution du Paysage de la Science des Données
  • Stratégies d'apprentissage continu et de montée en compétences
    Se tenir au courant des dernières tendances et recherches
    Explorer des applications interdisciplinaires de la science des données
  • Conclusion et Perspectives Futures
  • L'avenir de GenAI dans la Science des Données
    Opportunités de développement professionnel à long terme

Sujets

Science des données